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Resumen

Aquí presentamos un protocolo paso a paso para un enfoque semiautomatizado para analizar datos murinos de electrocardiografía a largo plazo (ECG) para parámetros básicos de ECG y arritmias comunes. Los datos se obtienen mediante transmisores de telemetría implantables en ratones vivos y despiertos y se analizan utilizando Ponemah y sus módulos de análisis.

Resumen

Las arritmias son comunes y afectan a millones de pacientes en todo el mundo. Las estrategias de tratamiento actuales se asocian con efectos secundarios significativos y siguen siendo ineficaces en muchos pacientes. Para mejorar la atención al paciente, se necesitan conceptos terapéuticos novedosos e innovadores dirigidos causalmente a los mecanismos de arritmia. Para estudiar la compleja fisiopatología de las arritmias, se necesitan modelos animales adecuados, y se ha demostrado que los ratones son especies modelo ideales para evaluar el impacto genético en las arritmias, investigar mecanismos moleculares y celulares fundamentales e identificar posibles objetivos terapéuticos.

Los dispositivos de telemetría implantables se encuentran entre las herramientas más poderosas disponibles para estudiar la electrofisiología en ratones, lo que permite el registro continuo de ECG durante un período de varios meses en ratones despiertos que se mueven libremente. Sin embargo, debido a la gran cantidad de puntos de datos (>1 millón de complejos QRS por día), el análisis de los datos de telemetría sigue siendo un desafío. Este artículo describe un enfoque paso a paso para analizar ECG y detectar arritmias en registros de telemetría a largo plazo utilizando el software, Ponemah, con sus módulos de análisis, ECG Pro y Data Insights, desarrollado por Data Sciences International (DSI). Para analizar los parámetros básicos del ECG, como la frecuencia cardíaca, la duración de la onda P, el intervalo PR, el intervalo QRS o la duración del QT, se realizó un análisis automatizado de atributos utilizando Ponemah para identificar las ondas P, Q y T dentro de ventanas ajustadas individualmente alrededor de las ondas R detectadas.

Los resultados se revisaron manualmente, lo que permitió ajustar las anotaciones individuales. El resultado del análisis basado en atributos y el análisis de reconocimiento de patrones fue utilizado por el módulo Data Insights para detectar arritmias. Este módulo permite una detección automática de arritmias definidas individualmente dentro de la grabación, seguida de una revisión manual de los episodios de arritmia sospechados. El artículo discute brevemente los desafíos en el registro y la detección de señales de ECG, sugiere estrategias para mejorar la calidad de los datos y proporciona registros representativos de arritmias detectadas en ratones utilizando el enfoque descrito anteriormente.

Introducción

Las arritmias cardíacas son comunes y afectan a millones de pacientes en todo el mundo1. El envejecimiento de la población muestra una incidencia creciente y, por lo tanto, una importante carga para la salud pública como resultado de las arritmias cardíacas y su morbilidad y mortalidad2. Las estrategias de tratamiento actuales son limitadas y a menudo se asocian con efectos secundarios significativos y siguen siendo ineficaces en muchos pacientes 3,4,5,6. Se necesitan urgentemente estrategias terapéuticas novedosas e innovadoras que se dirijan causalmente a los mecanismos de arritmia. Para estudiar la compleja fisiopatología de las arritmias, se necesitan modelos animales adecuados; Los ratones han demostrado ser una especie modelo ideal para evaluar el impacto genético sobre las arritmias, investigar mecanismos moleculares y celulares fundamentales e identificar posibles dianas terapéuticas 7,8,9. El registro continuo de ECG es un concepto bien establecido en la rutina clínica de detección de arritmias10.

Los dispositivos de telemetría implantables se encuentran entre las herramientas más poderosas disponibles para estudiar la electrofisiología en ratones, ya que permiten el registro continuo del ECG (un enfoque común es implantar los cables en una posición de plomo II) durante un período de varios meses en ratones despiertos que se mueven libremente11,12. Sin embargo, debido a la gran cantidad de puntos de datos (hasta más de 1 millón de complejos QRS por día) y el conocimiento limitado de los valores estándar murinos, el análisis de los datos de telemetría sigue siendo un desafío. Los transmisores de telemetría comúnmente disponibles para ratones duran hasta 3 meses, lo que lleva a la grabación de hasta 100 millones de complejos QRS. Esto significa que los protocolos de análisis pragmático son muy necesarios para reducir el tiempo dedicado a cada conjunto de datos individual y permitirán a los investigadores manejar e interpretar esta enorme cantidad de datos. Para obtener una señal de ECG limpia al grabar, la implantación del transmisor debe ser óptima: las posiciones de los conductores deben estar lo más separadas posible para permitir amplitudes de señal más altas.

El lector interesado puede ser referido a un protocolo de McCauley et al.12 para más información. Además, para minimizar el ruido, las jaulas y los transmisores deben colocarse en un ambiente silencioso no propenso a ninguna molestia, como un gabinete ventilado con factores ambientales controlados (temperatura, luz y humedad). Durante el período experimental, el posicionamiento del cable debe verificarse regularmente para evitar la pérdida de señal debido a la perforación del plomo o problemas de cicatrización de heridas. Fisiológicamente, existe una alteración circadiana en los parámetros del ECG tanto en roedores como en humanos, generando la necesidad de un enfoque estandarizado para obtener parámetros basales del ECG a partir de un registro continuo. En lugar de calcular los valores medios de los parámetros del ECG durante un período prolongado, se debe realizar un análisis de un ECG en reposo similar al de los seres humanos para obtener parámetros básicos como la frecuencia cardíaca en reposo, la duración de la onda P, el intervalo PR, la duración del QRS o el intervalo QT/QTc. En los seres humanos, un ECG en reposo se registra durante 10 s, a una frecuencia cardíaca normal de 50-100/min. Este ECG incluye de 8 a 17 complejos QRS. Se recomienda un análisis de 20 complejos QRS consecutivos en el ratón como "equivalente de ECG en reposo". Debido a la alteración circadiana mencionada anteriormente, un enfoque simple es analizar dos ECG en reposo por día, uno durante el día y otro durante la noche. Dependiendo del ciclo de encendido/apagado de la luz en la instalación animal, se seleccionan los horarios adecuados (por ejemplo, 12 AM/PM) y se obtienen los parámetros básicos.

A continuación, se utiliza un gráfico de frecuencia cardíaca a lo largo del tiempo para detectar taquicardias y bradicardias relevantes, con exploración manual consecutiva de estos episodios para obtener una primera impresión. Este gráfico de frecuencia cardíaca conduce a los parámetros importantes de frecuencia cardíaca máxima y mínima durante el período registrado, así como a la variabilidad de la frecuencia cardíaca a lo largo del tiempo. Después de eso, el conjunto de datos se analiza en busca de arritmias. Este artículo describe un enfoque paso a paso para obtener estos datos de ECG de referencia de registros de telemetría a largo plazo de ratones despiertos durante un período de registro de hasta tres meses. Además, describe cómo detectar arritmias utilizando el software, Ponemah versión 6.42, con sus módulos de análisis, ECG Pro y Data Insights, desarrollado por Data Sciences International (DSI). Esta versión es compatible con Windows 7 (SP1, 64 bits) y Windows 10 (64 bits).

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Protocolo

1. Preacuerdos

  1. Inicie el software Ponemah 6.42 y confirme el nombre de usuario y el número de serie de la licencia de software en la siguiente pantalla haciendo clic en Continuar.
  2. Cargar el experimento que contiene el ECG de interés
    1. Si Ponemah se inicia por primera vez, tenga en cuenta que se abre el cuadro de diálogo Introducción de Ponemah , que ofrece tres opciones: 1) Crear experimento, 2) Cargar experimento, 3) Importar experimento.
      1. Seleccione Cargar experimento para abrir un archivo. Una vez que se abra el cuadro de diálogo Buscar carpeta , seleccione el archivo de experimento con la extensión (". PnmExp"), y cargue el archivo haciendo clic en Abrir.
      2. Para abrir un conjunto de datos grabado en Ponemah 5.x o Dataquest ART, utilice la función Importar experimento .
        NOTA: Si se vuelve a abrir el software, el último experimento se carga automáticamente dentro de la ventana principal para su posterior revisión. En el menú de Experimento, se ofrecen las mismas tres opciones que en el cuadro de diálogo Introducción de Ponemah : 1) Crear experimento, 2) Abrir experimento, 3) Importar experimento.
  3. Haga clic en Acciones / Iniciar revisión en la barra de herramientas y vaya al cuadro de diálogo Cargar datos de revisión , que proporciona una visión general de todos los sujetos de ratones y las señales respectivas registradas dentro del experimento cargado (Figura 1A).
    1. Seleccione la grabación referente al ratón que se analizará haciendo clic en la casilla de verificación situada junto al número del ratón en el panel izquierdo Asuntos.
    2. Seleccione la casilla de verificación junto a ECG en el panel central Tipos de señal.
    3. Determine la duración de la señal que se analizará con el panel de extrema derecha Rango de tiempo. Observe las siguientes tres opciones: Experimento completo, que cargará todos los datos de ECG del ratón seleccionado; Segmentos del analizador, que solo cargarán los datos contenidos en los segmentos del analizador agregados durante una sesión de revisión anterior; Rango de tiempo, que permite la carga de un rango de tiempo específico ingresando una fecha de inicio y finalización específica o ingresando una duración de tiempo.
    4. Para guardar la selección, utilice el cuadro de diálogo Cargando definiciones en la esquina superior izquierda, que también permite cargar selecciones guardadas anteriormente.
      NOTA: El tamaño de los datos seleccionados se indicará con una barra verde o roja basada en el tamaño del archivo en la esquina superior derecha debajo de Tamaño de datos. Actualmente, el software permite cargar hasta 3 GB de datos para revisión; 3 GB de datos pueden equivaler a una grabación continua de 24 horas de 3-4 días.
    5. Haga clic en Aceptar para cargar el conjunto de datos seleccionado en Review.
  4. Después de hacer clic en De acuerdo, observe que el Revisión de Ponemah se abre junto con varias ventanas separadas. Aunque el Eventos y Parámetros Las ventanas se abren y se muestran de forma predeterminada, seleccione manualmente otras ventanas necesarias en función de los gráficos de interés en el Gráficos/Configuración de gráficos barra de herramientas.
    NOTA: Si Eventos y Parámetros no se abren por defecto, se pueden activar mediante Ventana/Parámetros y Ventana/Eventos.
    1. Tome nota del cuadro de diálogo Configuración de gráficos , que permite configurar hasta 16 ventanas gráficas que proporcionan datos sin procesar (por ejemplo, señales de ECG) y parámetros derivados (por ejemplo, bucle XY) (Figura 1B).
    2. Seleccione la casilla de verificación Habilitar página para mostrar el trazado de ECG. En la lista a continuación, elija la línea que incluye el mouse deseado (en Asunto) y el tipo de datos (en Presentación) haciendo clic en la casilla de verificación respectiva a la izquierda. Utilice la siguiente configuración: Tipo, Principal; Etiqueta, hasta 11 caracteres mostrados en la barra de título de la ventana; Tiempo, 0:00:00:01 indicando segundos según la unidad utilizada.
      1. Introduzca la información adecuada en los cuadros de texto Etiqueta, Unidad, Bajo y Alto .
        NOTA: Habilite dos páginas más, Tendencia de frecuencia cardíaca y Plantilla, que son útiles para el análisis de parámetros básicos de ECG y para la detección de arritmias.
    3. En la página Tendencia de frecuencia cardíaca, active otra página de gráfico y defina como una tendencia para trazar la frecuencia cardíaca (FC) a lo largo del tiempo. Utilice la siguiente configuración para trazar el HR para todos los datos que se cargan en Tipo de revisión, Tendencia; Entrada, ECG; Presentación, RRHH; Etiqueta, Tendencia de RRHH; Unidad, bpm; Baja: 50; Alto: 1000.
      NOTA: Las plantillas son ciclos de ECG con marcas colocadas con precisión que se pueden utilizar como ciclos de ECG representativos para el análisis de reconocimiento de patrones. Permiten la selección de un pequeño número de ciclos representativos y la coincidencia de estas plantillas con todo el ECG, anotando así todos los demás ciclos en consecuencia.
      1. Para utilizar la función de plantilla, cree una biblioteca de plantillas (un archivo en el que se almacenan las plantillas ) para cada tema. Para ello, seleccione la opción Configuración de plantillas/Biblioteca de plantillas (Figura 2A).
      2. Seleccione Nuevo... en el menú desplegable debajo de Biblioteca de plantillas para crear una nueva Biblioteca de plantillas.
        NOTA: Hay algunas opciones más en el menú desplegable: Sin enlace disocia cualquier biblioteca de plantillas configurada previamente del asunto. Examine asocia una biblioteca de plantillas existente que se configuró durante una sesión de revisión anterior.
      3. A continuación, configure un gráfico de plantilla, seleccione Configuración / Configuración de experimento / Configuración de gráfico y seleccione una página para usar como página de gráfico de plantilla. Active la casilla Habilitar página, seleccione Plantilla para el Tipo y asegúrese de que Entrada refleje la selección de Asunto/Canal del usuario. Escriba la información adecuada en los cuadros de texto Etiqueta, Unidad, Bajo y Alto y haga clic en el botón Aceptar para mostrar una ventana gráfica para cada página gráfica configurada en Configuración gráfica, como se muestra en la Figura 2B.
        NOTA: Aparecerá una página de configuración de gráficos para la configuración de plantilla como se muestra en la Figura 2B. De acuerdo con la página seleccionada en el cuadro de diálogo de configuración del gráfico, las barras de título de las ventanas están etiquetadas de las páginas 1 a 16, según el número de páginas habilitadas (los ejemplos de las páginas 1, 2, 3 se muestran en la Figura 3A, la Figura 3B y la Figura 3C, respectivamente).
  5. Realice algunos ajustes importantes en la ventana de trazado de ECG (Figura 3A).
    1. Ajuste el eje Y que representa la amplitud del ECG haciendo doble clic en la ventana de trazado de ECG para seleccionar Escala. Aquí, seleccione Escalar automáticamente o ajustar manualmente utilizando Valor de eje alto y Valor de eje bajo.
    2. Para ajustar el eje X que representa el tiempo, haga clic en los iconos de la barra de herramientas respectiva: Acercar para expandir el intervalo de tiempo (es decir, se muestran menos complejos QRS), Alejar para comprimir el intervalo de tiempo (es decir, se muestran más complejos QRS).
    3. Para mostrar DT (Delta Time) y RT (Real Time) en la esquina inferior izquierda, haga clic izquierdo en el trazado de ECG con el cursor (una línea negra vertical) para colocar y ver información en tiempo real en la ubicación del cursor debajo de RT.
    4. Como DT muestra un intervalo de tiempo elegido por el usuario, haga clic derecho en la ventana, tanto para colocar el cursor como para seleccionar Restablecer hora Delta dentro del cuadro de diálogo que aparece. Haga clic con el botón izquierdo en otra posición dentro del trazado de ECG para medir el intervalo de tiempo entre los intervalos de tiempo seleccionados que se muestran como Delta Time (DT).
  6. Asegúrese de que cada segmento del trazado (onda P, Q, R, T) se reconoce y anota correctamente para el análisis de ECG. Para lograrlo, defina y analice Atributos haciendo clic derecho dentro de la ventana de ECG, y haga clic en el botón Analizar/Atributos opción.
    NOTA: El Atributos del análisis de ECG diálogo Se abre como se muestra en Figura 4A. En la parte superior de este cuadro de diálogo, varias opciones (QRS, PT, Avanzado, Ruido, Marcas, Notas, Precisión) permiten el ajuste a varios ajustes (explicados a continuación).
    1. Haga clic en la pestaña QRS para ajustar la identificación de R y QS.
      1. Umbral de detección QRS: Aplique el porcentaje ingresado al pico derivado más grande ilustrado en la ventana de forma de onda.
        NOTA: Defina un valor óptimo para eliminar la subdetección (es decir, algunas ondas R pueden no ser detectadas) y la sobredetección de picos (es decir, otros picos, como las ondas T, pueden malinterpretarse como ondas R). El umbral (región resaltada en rosa en la Figura 4A) debe intersectarse con la derivada del ECG. Idealmente, los valores de los atributos, que ayudan a identificar los complejos QRS y a distinguir entre ciclos claros y eventos de ruido, deberían mantenerse en niveles constantes (o casi constantes) entre todas las grabaciones de un proyecto para permitir la comparabilidad entre diferentes animales por proyecto. Después de establecer los valores óptimos, mantenga la configuración de atributos para toda la grabación.
      2. Deflexión min R: Asegúrese de que el cambio de amplitud R (basado en valores de señal mínimos/máximos y no en niveles isoeléctricos) supere este valor antes de anotarlo como una onda R.
        NOTA: La deflexión mínima R debe ser idealmente más alta que el ruido y más baja que la desviación esperada de la onda R. Un valor bajo puede resultar en detección de ruido y, por lo tanto, sobredetección, un valor alto puede resultar en subdetección.
      3. Frecuencia cardíaca máxima: asegúrese de que el valor introducido aquí sea superior a la frecuencia cardíaca máxima esperada.
        NOTA: Un valor bajo puede resultar en subdetección, un valor alto puede resultar en sobredetección ya que los ciclos ruidosos tienen una mayor probabilidad de marcarse como ondas R.
      4. Frecuencia cardíaca mínima: asegúrese de que el valor introducido aquí esté cerca de la frecuencia cardíaca más baja esperada.
        NOTA: Ajuste los límites de frecuencia cardíaca para cada grabación individualmente dependiendo de la amplitud de la señal y el grado de ruido. Los investigadores deben ser conscientes de que una amplia gama de frecuencias cardíacas puede resultar en la falta de detección de arritmias; Sin embargo, un rango estrecho de frecuencia cardíaca puede resultar en una sobredetección extrema (por ejemplo, miles de episodios identificados como "taquicardia", que ya no permiten un análisis significativo).
      5. Ajuste el sesgo máximo para detectar ondas R positivas y negativas.
        NOTA: Un sesgo de pico positivo favorece la detección de ondas R positivas; un sesgo de pico negativo favorece la detección de ondas R negativas.
      6. Intracardíaco: Utilice este ajuste en los casos en que la onda P cambia rápidamente y cuando su derivada puede exceder la derivada de la onda R, lo que resulta en una anotación falsa de la onda P como una onda R.
      7. Umbral de recuperación de línea base: establezca este valor, que representa un "período de borrado" alrededor de la onda R, para evitar que el software busque ondas Q o S, ya que de lo contrario los artefactos pequeños podrían dar lugar a una anotación falsa de ondas Q o S.
        NOTA: Por ejemplo, un valor de 0 dará como resultado la búsqueda de ondas Q/S desde el pico de la onda R, un valor de 70 dará como resultado la búsqueda de ondas Q/S solo después de una recuperación del 70% de la altura de onda R.
    2. Haga clic en la pestaña PT para ver la configuración para la detección de ondas P y T.
      1. Intervalo QT máximo: ajuste este intervalo para definir el intervalo en el que se aceptará una onda T detectada.
      2. Ventana T desde S: Ajuste esta configuración para definir el intervalo de búsqueda de una onda T a partir de la onda S hacia la derecha.
      3. Ventana T desde R: Ajuste esta configuración para definir el intervalo de búsqueda de una onda T a partir de la onda R hacia la izquierda.
      4. Ventana P desde R: ajuste esta configuración para definir el intervalo de búsqueda para una onda P a partir de la onda R hacia la izquierda.
      5. Dirección T: establezca Ambos como predeterminado para buscar ondas T positivas y negativas, ya que esta configuración define si solo se buscan ondas T positivas, solo negativas o ambas ondas T positivas/negativas.
      6. Dirección P: establezca ambas como predeterminadas para buscar ondas P positivas y negativas, ya que esta configuración define si solo se buscan ondas P positivas, solo negativas o ambas ondas P positivas/negativas.
      7. P Placement: Ajuste esta configuración para desplazar la marca P hacia (valor alto) o lejos (valor bajo) desde el pico de la onda P.
      8. Colocación T: ajuste esta configuración para desplazar la marca T hacia (valor alto) o lejos (valor bajo) desde el pico de la onda P.
      9. Extremo alternativo de T: ajuste esta configuración para buscar una onda T alternativa más allá de la primera onda T potencial. Introduzca un valor más bajo para seleccionar la primera onda T y un valor más alto para seleccionar la onda T alternativa.
      10. Sensibilidad máxima: ajuste este parámetro para eliminar pequeños picos al identificar ondas P y T. Utilice esto junto con la identificación de picos.
        NOTA: Un valor de 0 define la sensibilidad máxima; Un valor de 100 define la sensibilidad mínima. El valor mínimo de sensibilidad máxima depende de la calidad de la señal. Si el nivel de ruido es bajo y/o las ondas P y T son claramente distinguibles, estas ondas se activan bien, incluso cuando la sensibilidad máxima es 100. En general, la sensibilidad máxima y la identificación de picos no necesitan ajuste a menos que la señal sea ruidosa y el algoritmo de análisis encuentre problemas con la detección de ondas P y T. Si es así, los mejores resultados se logran ajustando el parámetro en pasos de 25.
      11. Identificación de picos: Utilice este parámetro junto con la sensibilidad de pico para definir el umbral para la identificación de ondas P y T. Reduzca hasta 0 la sensibilidad máxima si no se identifican ondas P/T pequeñas. Si las ondas P/T no se identifican incluso cuando la sensibilidad máxima está establecida en 0, entonces la identificación de picos más baja se ajusta en pasos de 25.
      12. Segmento ST alto: Utilice este atributo si la onda T está muy cerca del complejo QRS, lo que resulta en un segmento ST alto.
        NOTA: Como los ratones carecen de un segmento ST distinto, con una onda T que ocurre directamente después del complejo QRS, esta configuración no debe usarse en ratones.
    3. Haga clic en la pestaña Atributos avanzados para establecer filtros de paso bajo/alto, para definir el punto J para determinar la elevación/depresión ST (no útil en ratones), para establecer factores de corrección para la medición de QT y para definir complejos QRS arrítmicos por la altura de la onda R y la duración del complejo QRS.
      NOTA: Utilice la configuración predeterminada predefinida en esta ficha. Si la señal se ve afectada, por ejemplo, por interferencias electromagnéticas, ajuste la configuración del filtro aquí, lo que puede ayudar a mejorar la calidad de la señal. La definición de "complejos QRS arrítmicos" no mejora la precisión para detectar latidos prematuros de captura ventricular sobre el método sugerido aquí (cada PVC también dará lugar a una pausa y, por lo tanto, se detecta mediante este enfoque). Los otros ajustes solo son relevantes para preguntas de investigación muy específicas y, por lo tanto, no se describen en detalle aquí.
    4. Utilice la ficha Ruido para ajustar los atributos para identificar el ruido.
      1. Haga clic en la casilla de verificación Habilitar detección de ruido para identificar el ruido y establezca Marcas de datos incorrectas.
      2. Haga clic en la casilla de verificación Habilitar detección de omisiones para establecer marcas de datos incorrectas en torno a los datos definidos como omisiones en función del valor de señal máximo/mínimo. Ajuste el tiempo mínimo de datos buenos, que define el tiempo entre dos segmentos de abandono también considerados como abandonos incluso si la señal es buena.
      3. Ajuste el umbral de datos incorrectos para definir el nivel de ruido por encima del cual la señal de ECG no se puede analizar correctamente.
        NOTA: Este segmento ruidoso de datos se incluirá entre las marcas de datos incorrectos y no se analizará. No se reportarán parámetros derivados de ECG para estos segmentos de "datos incorrectos".
      4. Especifique la frecuencia cardíaca mínima de ruido por debajo de la cual las frecuencias cardíacas se consideran ruido.
    5. Use la pestaña Marcas para activar y desactivar las marcas de validación.
      NOTA: Se recomienda activar siempre Marcar números de ciclo, que agregará un número continuo a cada onda R identificada. Esto ayudará a navegar a través de la grabación del ECG.
    6. Utilice la ficha Notas para introducir las notas que aparecerán en el archivo de registro experimental.
    7. Utilice la ficha Precisión para definir la precisión con la que se notifican los parámetros.
    8. Establezca atributos y haga clic en Recalcular para ver los efectos de los ajustes realizados en la ventana Forma de onda como vista previa.
    9. Si (en una situación ideal) todas las ondas de ECG están correctamente anotadas, haga clic en Aceptar para confirmar la configuración de atributos, que abre el cuadro de diálogo Efectos y alcance de los cambios. Para analizar el ECG, haga clic en las casillas de verificación Reanalizar el canal y Todo el canal y confirme haciendo clic en Aceptar.
  7. En función de la configuración de entrada del cuadro de diálogo Atributos, anote las marcas de validación que se muestran en el trazado de ECG. Revise la grabación manualmente y verifique si las marcas de validación y las marcas de datos incorrectas están configuradas correctamente. Utilice Data Insights para comprobar las marcas R y ECG Pro para comprobar las marcas P y T.
    1. Si muchas marcas son incorrectas, modifique Atributos y vuelva a analizar la grabación.
      NOTA: Se pueden aplicar ajustes específicos a segmentos específicos de datos cuando la morfología del ECG es diferente del resto de la grabación. El manual del software Ponemah proporciona valores estándar para los atributos de análisis de ECG para diferentes especies en el Manual de software Ponemah / Módulos de análisis / Electrocardiograma / Diálogo de atributos. Para empezar, estos valores se pueden usar y luego ajustar manualmente, hasta que se marquen suficientes o (en una situación ideal) todas las ondas de ECG.
    2. Realice una limpieza manual si solo unas pocas marcas son incorrectas. Mueva cada marca de validación (excepto las marcas de onda R) a la posición correcta haciendo clic con el botón izquierdo, manteniendo presionada y moviendo la marca respectiva. Haga clic con el botón derecho en la grabación del ECG para agregar marcas de validación adicionales o marcar ondas R arrítmicas. Haga clic con el botón derecho en una marca establecida incorrectamente para eliminarla.
  8. Haga clic en Acciones/Tasa de registro (o presione F8) para establecer la Velocidad de registro, que define la frecuencia con la que los datos derivados se registran en la vista de lista de parámetros derivados o se trazan en gráficos que utilizan los parámetros derivados. Para el análisis de los parámetros básicos de ECG y arritmia, use Epoch 1 como configuración estándar, que establece la velocidad de registro para cada ciclo.
    NOTA: La tasa de registro se puede aumentar en cualquier momento durante la adquisición o revisión.

2. Análisis de parámetros básicos del ECG

NOTA: Además de la validación/marcas de datos incorrectas, el software también mide y calcula automáticamente una gran variedad de parámetros derivados que luego se informan en la Lista de parámetros derivados.

  1. Haga clic en Configuración del tema/Detalles del canal para seleccionar cualquiera de los parámetros derivados.
    NOTA: En la Lista de parámetros derivados, cada parámetro está vinculado al número del complejo QRS respectivo.
    1. Haga doble clic en una fila de la tabla Parámetros para mostrar los ciclos de ECG correspondientes en el centro de la ventana gráfica de ECG primario y encontrar y visualizar fácilmente la morfología de los ciclos de ECG que corresponden a los parámetros derivados en los datos sin procesar seleccionados.
      NOTA: Es posible sincronizar en ambas direcciones: de la tabla al gráfico y también del gráfico a la tabla. Cuando la velocidad de registro es 1 época, la sincronización se realiza para cada ciclo individual. Esto es fácil de comprobar a partir del número de ciclo (NUM) en la tabla Parámetros y en el gráfico. Especialmente en grabaciones largas, esta función de sincronización entre las tablas y los gráficos es muy útil.
  2. Para tener en cuenta la alteración circadiana en los parámetros del ECG, en lugar de calcular los valores medios de los parámetros del ECG durante un período prolongado, analice un ECG en reposo similar al de los humanos para obtener parámetros básicos del ECG, como la frecuencia cardíaca en reposo, la duración de la onda P, el intervalo PR, la duración del QRS o el intervalo QT / QTc. Analice 20 complejos QRS consecutivos en el ratón como "equivalente de ECG en reposo".
    NOTA: En humanos, un ECG en reposo se registra durante 10 s a una frecuencia cardíaca normal de 50-100 /min. Este ECG incluye de 8 a 17 complejos QRS.
    1. A medida que los ratones siguen un ritmo circadiano, analice dos ECG en reposo por día, uno durante el día y otro durante la noche para controlar los efectos circadianos. Seleccione los horarios adecuados en función del ciclo de encendido/apagado de la luz en la instalación para animales, por ejemplo, 12 AM/PM.
    2. Seleccione una sección del ECG con buena calidad de señal y frecuencia cardíaca estable en el gráfico de tendencia de FC dentro de un marco de tiempo razonable definido alrededor de este punto de tiempo (por ejemplo, ±30 min).
    3. Confirme la precisión de las marcas de validación o ajuste manualmente en 20 complejos QRS consecutivos. Agregue las marcas de validación que faltan.
    4. Para más cálculos y visualizaciones, marque las líneas que contienen los valores de estos 20 complejos QRS consecutivos en la Lista de parámetros derivados y cópiela en una hoja de cálculo o software de estadísticas.

3. Detección de arritmias mediante reconocimiento de patrones (módulo ECG PRO)

NOTA: El módulo ECG PRO de Ponemah utiliza complejos QRS seleccionados como plantillas para un análisis posterior. Los patrones de ECG de las plantillas se comparan con todos los complejos QRS dentro de la grabación para calcular el porcentaje de similitud ("coincidencia") y para reconocer arritmias (por ejemplo, latidos de captura prematura auricular o ventricular). El número de complejos QRS que deben marcarse depende de la variabilidad de la amplitud QRS dentro de la grabación. En ciertos casos, seleccionar y marcar un complejo QRS da una similitud del 80 por ciento con el registro respectivo, marcando la mayoría de los ciclos QRS. Sin embargo, este es un caso ideal y durante el análisis, el número de complejos QRS que deben marcarse como plantillas suele ser mayor.

  1. Marque los complejos QRS como plantillas hasta que se logre al menos una coincidencia del 80 por ciento o más. Además, utilice la coincidencia de plantillas para marcar las ondas P, Q, S y T si no se reconocen o se reconocen adecuadamente después de la configuración de atributos (sección 1.7).
    NOTA: Las marcas R deben identificarse para los ciclos previos al análisis con ECG PRO. Esto requiere que las marcas R se conserven de la adquisición o que el análisis basado en atributos se ejecute antes de realizar el análisis ECG PRO. Las otras marcas (P, Q, S y T) no necesitan estar presentes para el análisis ECG PRO.
  2. Después de completar la configuración de la plantilla (como se describe en 1.4.4), seleccione una onda de ECG deseada (con la marcada R). Si es necesario, ajuste las Marcas de Validación para reflejar con precisión las posiciones apropiadas de las Marcas de ECG de interés. Haga clic con el botón derecho en el ciclo en el Panel de visualización de la ventana Seguimiento de ECG , seleccione Agregar ciclo y Analizar [plantilla única] y anote el ciclo que aparece en la ventana Plantilla .
    NOTA: Es posible que sea necesario realizar un escalado automático para los ejes X e Y para ver el ciclo completo. Las marcas de ECG se pueden mover dentro de la página Gráfico de plantilla .
  3. Haga clic con el botón derecho en el Panel de visualización de la ventana Plantilla y seleccione Agregar ciclo y análisis (plantilla única) para iniciar el cuadro de diálogo Análisis de plantilla que se muestra en la figura 4B. Seleccione la región de coincidencia de plantilla deseada con la que se compararán todos los demás ciclos de ECG. Si es necesario, cambie la configuración avanzada de la región de coincidencia deseada.
    NOTA: Se pueden seleccionar varias regiones de coincidencia dependiendo de la salida deseada del análisis (los parámetros derivados de interés).
  4. Seleccione un rango de datos en el que realizar el análisis.
    NOTA: El rango de datos permite el reanálisis de los datos visibles en el gráfico, los datos del borde izquierdo de la región visible desde el gráfico primario hasta el final del conjunto de datos cargado, los datos dentro de los segmentos del analizador o todo el canal.
  5. Seleccione el tipo de ciclos a analizar.
    1. Seleccione Todo para comparar la biblioteca de plantillas con Todos los ciclos con una marca R válida.
    2. Seleccione No coincidente para omitir los ciclos coincidentes anteriores y comparar la Biblioteca de plantillas solo con los ciclos no coincidentes.
      NOTA: Esto es útil al agregar plantillas adicionales a la biblioteca de plantillas para una mayor cobertura de coincidencias, ya que el tiempo de procesamiento es más corto.
  6. Seleccione el método de coincidencia deseado. Al seleccionar varias regiones coincidentes y ciclo completo, utilice la plantilla que, en promedio, coincida con el ciclo mejor para colocar las marcas. Cuando se utiliza Región, para la mejor coincidencia para cada Región de coincidencia, coloque las marcas de diferentes plantillas.
  7. Seleccione Aceptar para ejecutar el análisis.
    NOTA: Se pueden agregar ciclos de plantilla adicionales a la biblioteca de plantillas y el análisis de plantilla se puede volver a ejecutar hasta que se logre el % de coincidencia de diálogo deseado. Hacer esto reajusta las ondas en todos los ciclos que coinciden con la plantilla.
  8. Guardar bibliotecas de plantillas a través de plantillas/Guardar cuando se cierre la sesión de revisión.
  9. Para detectar arritmias mediante coincidencia de plantilla, etiquete las plantillas que tengan una morfología diferente a la de las ondas fisiológicas después de hacer la coincidencia de plantilla (como se describe en la sección 3.1.) haciendo clic con el botón derecho y seleccionando Agregar etiqueta de plantilla, y seleccione un tipo de ciclo (p. ej., ectópica auricular, ectópica ventricular). Analice estas etiquetas utilizando Data Insights.

4. Detección de arritmias: un enfoque manual simplificado utilizando Data Insights

NOTA: Para el análisis de arritmias, es necesaria una anotación correcta de las ondas P y R. Sin embargo, incluso si las ondas P claras son visibles dentro del trazado del ECG, estas ondas P a veces no se identifican adecuadamente incluso después de ajustar la configuración del atributo . Como las ondas R generalmente se reconocen y anotan adecuadamente, a continuación se propone un enfoque práctico para un mayor análisis de arritmias utilizando Data Insights. Para obtener una visión general sobre la detección de arritmias utilizando Data Insights y sus búsquedas predefinidas específicas de especies, el lector interesado puede ser referido a Mehendale et al.13.

  1. Abra Data Insights haciendo clic en Experiment/Data Insights.
    1. Observe el panel Buscar en la parte superior del cuadro de diálogo Información de datos .
      NOTA: A la izquierda del panel, muestra qué regla de búsqueda se aplica a qué canal/tema y el número de visitas utilizando esta regla de búsqueda. En el medio, se enumeran todas las reglas de búsqueda y, a la derecha, se muestra la definición específica de una regla de búsqueda seleccionada.
    2. Observe el panel Resultados que se muestra en la parte inferior del panel Buscar .
      NOTA: Para cada resultado de búsqueda, se muestra la sección de ECG correspondiente (arriba) junto con una tabla que indica el tiempo dentro de la grabación y los resultados de cada parámetro de búsqueda (medio).
    3. Observe el número de resultados de búsqueda que se muestran como un histograma en la parte inferior del panel.
  2. Dado que la frecuencia cardíaca normal de un ratón es de 500-724/min14, defina una regla de búsqueda bradicardia para detectar bradicardia .
    1. Haga clic con el botón derecho en la lista de búsqueda y seleccione Crear nueva búsqueda para abrir el cuadro de diálogo Entrada de búsqueda .
    2. Haga clic con el botón derecho en el cuadro blanco y seleccione Agregar nueva cláusula.
    3. Usando los menús desplegables y los campos de texto, defina la regla de búsqueda Bradycardia-single como Valor (HR cyc0) < 500. Haga clic en Aceptar para agregar esta regla de búsqueda a la lista. Aplique esta regla de búsqueda haciendo clic y arrastrándola al canal de interés de la izquierda.
      NOTA: La regla de búsqueda bradicardia-single identifica cada intervalo RR individual que es superior a 120 ms (= menos de 500/min.).
    4. Como la bradicardia requiere más de un intervalo RR largo, defina una regla de búsqueda adicional Bradicardia como Serie (bradicardia única, 1)>=20. Haga clic en Aceptar para agregar esta regla de búsqueda a la lista. Aplique esta regla de búsqueda haciendo clic y arrastrándola al canal de interés de la izquierda.
      NOTA: En el panel Resultados, se muestra cada sección dentro del registro de ECG que consta de al menos 20 complejos QRS con una frecuencia cardíaca inferior a 500/min.
    5. Para confirmar la bradicardia y rechazar resultados falsos (p. ej., debido a la subdetección de la onda R), revise cada resultado manualmente. Haga clic izquierdo en la forma de onda y presione STRG + R para rechazar el resultado seleccionado, que desaparecerá de la lista de resultados.
      NOTA: Los resultados rechazados se guardan en Resultado/Rechazos.
  3. Para detectar taquicardia, defina una regla de búsqueda taquicardia.
    1. Haga clic con el botón derecho en la lista de búsqueda y seleccione Crear nueva búsqueda para abrir el cuadro de diálogo Entrada de búsqueda .
    2. Haga clic con el botón derecho en el cuadro blanco y seleccione Agregar nueva cláusula.
    3. Usando los menús desplegables y los campos de texto, defina la regla de búsqueda Taquicardia-single como Valor(HR cyc0)>724. Haga clic en Aceptar para agregar esta regla de búsqueda a la lista. Aplique esta regla de búsqueda haciendo clic y arrastrándola al canal de interés a la izquierda.
      NOTA: La regla de búsqueda Taquicardia única identifica cada intervalo RR individual que es inferior a 82 ms (= más de 724 /min).
    4. Como la taquicardia requiere más de un intervalo RR corto, defina una regla de búsqueda adicional Taquicardia como Series(Taquicardia única, 1)>=20. Haga clic en Aceptar para agregar esta regla de búsqueda a la lista. Aplique esta regla de búsqueda haciendo clic y arrastrándola al canal de interés de la izquierda.
      NOTA: El panel Resultados muestra cada sección dentro del registro de ECG que consta de al menos 20 complejos QRS con una frecuencia cardíaca de más de 724/min.
    5. Para confirmar la taquicardia y rechazar resultados falsos (p. ej., debido a la sobredetección de la onda R), revise cada resultado manualmente. Haga clic izquierdo en la forma de onda y use el acceso directo STRG + R para rechazar el resultado seleccionado, que desaparecerá de la lista de resultados.
  4. Para detectar bloqueos sinoauriculares y auriculoventriculares, defina una regla de búsqueda Pausa.
    1. Haga clic con el botón derecho en la lista de búsqueda y seleccione Crear nueva búsqueda para abrir el cuadro de diálogo Entrada de búsqueda .
    2. Haga clic con el botón derecho en el panel blanco y seleccione Agregar nueva cláusula.
    3. Usando los menús desplegables y los campos de texto, defina la regla de búsqueda Pause as Value(RR-Icyc0)>300. Haga clic en Aceptar para agregar esta regla de búsqueda a la lista. Aplique esta regla de búsqueda haciendo clic y arrastrándola al canal de interés a la izquierda.
      NOTA: El panel Resultados muestra cada sección dentro de la grabación de ECG con una pausa de al menos 300 ms.
    4. Para confirmar una pausa, para decidir si la pausa es un bloqueo sinoauricular o auriculoventricular, y para rechazar resultados falsos (por ejemplo, debido a la subdetección de la onda R), revise cada resultado manualmente. Haga clic izquierdo en la forma de onda y presione STRG + R para rechazar el resultado seleccionado, que desaparecerá de la lista de resultados.
    5. Para detectar el ritmo ectópico, ejecute primero la plantilla que coincida con estos ritmos (por ejemplo, ectópico ventricular) y, a continuación, busque todos los ciclos coincidentes con esta plantilla en Data Insights.
  5. Haga clic con el botón derecho en la lista de búsqueda y seleccione Crear nueva búsqueda para abrir el cuadro de diálogo Entrada de búsqueda .
    1. Haga clic con el botón derecho en el cuadro blanco y seleccione Agregar nueva cláusula.
    2. Haga clic en Valor usando el menú desplegable y seleccione Plantilla. En el lado derecho, seleccione la etiqueta de la plantilla creada anteriormente.
      NOTA: El panel Resultados muestra cada sección dentro de la grabación de ECG con el ciclo que coincide con la plantilla.
    3. Para confirmar los resultados y rechazar resultados falsos (por ejemplo, debido a la subdetección de la onda R), revise cada resultado manualmente. Haga clic izquierdo en la forma de onda y presione STRG + R para rechazar un ciclo en particular, que desaparecerá de la lista de resultados.
      NOTA: Todas las instrucciones de búsqueda creadas se pueden importar y guardar con nombres de archivo adecuados. Todas las tablas de resultados se pueden guardar y exportar en formato de hoja de cálculo / salida ASCII para un análisis estadístico posterior.

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Resultados

El registro de ECG a largo plazo da como resultado enormes conjuntos de datos. Las opciones para análisis adicionales son múltiples y dependen del proyecto de investigación individual. Este protocolo proporciona una descripción de algunas lecturas muy básicas que pueden ser utilizadas por la mayoría de los investigadores, especialmente para experimentos de detección, por ejemplo, al caracterizar una línea de ratones transgénicos o al investigar los efectos de un tratamiento específico en un modelo de e...

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Discusión

El ECG de superficie es la principal herramienta de diagnóstico para pacientes que sufren trastornos del ritmo cardíaco, proporcionando información sobre muchos fenómenos electrofisiológicos. Sin embargo, un análisis suficiente de las patologías del ECG de superficie cardíaca requiere el conocimiento y la definición de los parámetros fisiológicos normales. Muchos años de investigación epidemiológica han llevado a un amplio consenso sobre lo que es fisiológico en humanos y, por lo tanto, han permitido a los...

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Divulgaciones

Ninguno

Agradecimientos

Este trabajo fue apoyado por la Fundación Alemana de Investigación (DFG; Clinician Scientist Program In Vascular Medicine (PRIME), MA 2186/14-1 a P. Tomsits y D. Schüttler), Centro Alemán de Investigación Cardiovascular (DZHK; 81X2600255 a S. Clauss), la Fundación Corona (S199/10079/2019 a S. Clauss), la ERA-NET sobre Enfermedades Cardiovasculares (ERA-CVD; 01KL1910 a S. Clauss), la Heinrich-and-Lotte-Mühlfenzl Stiftung (a S. Clauss) y el Consejo de Becas de China (CSC, a R. Xia). Los financiadores no tuvieron ningún papel en la preparación del manuscrito.

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Materiales

NameCompanyCatalog NumberComments
Ponemah SoftwareData Science internationalECG Analysis Software

Referencias

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  8. Schüttler, D., et al. Animal models of atrial fibrillation. Circulation Research. 127 (1), 91-110 (2020).
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